我是靠谱客的博主 苹果绿茶,最近开发中收集的这篇文章主要介绍PYTHON常用代码归纳,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

读取数据

import pandas as pd
import xlrd

#加载对应的文件路径,如XLSX格式
file_path = r'data_file_path'

#将数据读入dataframe
df = pd.Dataframe(pd.read_excel(file_path))

#删除不完整的数据
df = df.dropna(axis-0,how='any')

#遍历隔行各列
for index,row in df.iterrows():
    #各种操作
    #具体处理数据

Time数据的处理(datetime与字符串之间的转换与提取)

from datetime import datetime

date_get = datetime.strptime(date_time,'%Y-%m-%d %H:%M:%S')#date_time转换为字符串格式

#转变为字符串的提取
int_day=date_get.day
int_month=date_get.month
str_year=str(date_get.year)
str_month=str(date_get.month)
str_day=str(date_get.day)
str_hour=str(date_get.hour)

#时间数据切分整合
test_str_time_1 = 'YY-MM-DD HH:MM:SS'
test_str_time_2 = 'YY-MM-DD HH:MM:SS'
df_txt_1 = df[(df.release_date<=test_str_time_1)]
df_txt_2 = df[(df.release_date>test_str_time_1)&(df.release_date<=test_str_time_2)]
df_txt_3 = df[(df.release_date>test_str_time_2)]

#导出文件
df_txt_1.to_csv(file_path,index=False,header=True)

简单使用MATPLOTLIB绘制折线图

%matplotlib inline
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(dataframe.A,dataframe.B,"b--",linewidth=1)#设置线的颜色与粗细
plt.figure(figsize=(16,8))  
plt.show()

#其他的一些学术上用的东西再做另外的归纳。

最后

以上就是苹果绿茶为你收集整理的PYTHON常用代码归纳的全部内容,希望文章能够帮你解决PYTHON常用代码归纳所遇到的程序开发问题。

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